其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。不可否认，上述基于自然主义道德观的AI价值对齐方案对智能社会的健康发展产生了一定程度的正面影响。无论是将黑人识别成大猩猩的谷歌图像识别软件，还是为男性相关词汇打正分而为女性相关词汇打负分的亚马逊在线简历筛选工具，抑或是对黑人存在偏见的未来犯罪预测软件，经过技术上的AI价值对齐，在某种程度上能够逐渐与人类现有的规范与价值观保持一致，有效地促进了社会公平与大众福祉。 AI失控风险即AI价值对齐本身存在的、难以避免的技术风险，可分为越狱引导、对抗攻击与权力追寻。越狱引导即AI主动规避或突破设计中的安全协议等约束，通过修改自身代码、访问未经允许的资源等方式尝试获得更多的自由度。在这种情况下，AI极有可能违反既有限制，做出不道德行为。对抗攻击多为外部攻击者输入干扰，误导AI系统，使其做出错误的道德判断。权力追寻即AI系统为高效达成自身目标，主动获取更多的数据资源与控制权，这极有可能干预正常的道德决策过程。随着AI系统在各方面逐渐优于人类，并不断朝着通用AI的方向发展，人类极有可能由AI的强监管者变为弱监管者，最后甚至会被AI监管，AI失控风险指数式递增，终将使人类付出难以承受的代价。

人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

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